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pcg matlab代码具有压缩感测的单元素超声成像 孟伟EE 367最终项目2021年3月19日 您可以在中找到该代码的当前版本。 请参阅以获取其他媒体。 安装 的MATLAB 确保您已安装最新版本。 场二 该项目利用了Field II超声仿真库。 请从下载并安装适当版本的Field II。 要安装该库，您必须将Field II子目录添加到您的MATLAB路径中。 您可以通过右键单击MATLAB文件浏览器中的Field II子目录，然后选择添加到路径->选定文件夹来执行此操作。 用法 提供了该脚本的一些版本： NoMask.m-无延迟掩码的仿真和重建。 由于换能器近场中的不均匀性，有关场景的某些信息仍可以重建。 SingleRotation.m-使用延迟掩码进行仿真和重建，仅需旋转一圈即可采样。 重建的图像在特征方面看起来很准确，但是背景噪音很多。 MultiRotation.m-使用多次旋转的延迟蒙版进行仿真和重建。 在R = 4旋转的情况下，重建的图像看起来非常好。 关键参数（R，电子SNR等）可以在文件顶部进行调整。 在MATLAB中运行每个脚本时，它将显示一些图形并将它们另存

当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

DFT的matlab源代码ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建 该存储库是研究论文ReconNet的实现。 ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建-Kuldeep Kulkarni，Suhas Lohit，Pavan Turaga，Ronan Kerviche，Amit Ashok [] [] 侦察网 本文从压缩感知的随机测量中介绍了一种非迭代且非常快速的图像重建算法。 作者提出了一种CNN体系结构，该体系结构输出中间重构，该中间重构会进一步经过降噪器以进一步改善重构。 当任务是识别图像中的主要内容时，此算法适用。 它尝试获取很少的测量值，并且仍然能够重建图像以保留场景的属性。 此外，由于它具有非迭代性质，因此在计算上不昂贵，并且可以在资源受限的环境中引入。 下图取自研究论文。 压缩感测 它是一种广泛用于信号处理的技术，用于以次Nyguist速率对信号进行采样。 它利用信号稀疏的优势来重构原始信号。 通常将输入信号转换为DFT或DCT以使其稀疏。 测量原始信号的少量随机线性投影（小于信号大小），并使用重建算法恢复原始信号。 在本文中，通过生成随机高斯矩阵，然后对其

Human-activity-detection_Motion-sense-Dataset_Kaggle:该存储库包含对运动感测数据集的分析，特征工程和运动感测数据集的分类结果